Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.13-18
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2009
Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.22
no.3
s.57
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pp.289-306
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2005
As FRBR defines structural framework based on ER modeling for bibliographic data elements, an effective tool is required to implement FRBR model. In this paper, we present the implementation of FRBR model based on Topic Maps. To show the effectiveness of Topic Maps as the implantation language of FRBR, we implement FRBR model of MyongSungHwangHu by means of Topic Maps. We can ascertain that topic-association of Topic Maps conceptually harmonize with entity-relation of FRBR, which means that Topic Maps is suitable for the implementation of FRBR model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1865-1872
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2009
This study suggests a method for extending XMDR to integrate and search legacy system. This extension blends MSO(Meta Semantic Ontology) for the management of metadata, ML(Meta Location) for the management of location information, and Topic Map which is the standard language used to represent semantic web. This study refers to it as TMDR(Topic Map MetaData Registry). As an intelligent layer, Topic Map functions like an index. However, if the data frequently changes, the efficiency of Topic Map may drop. To solve this problem, the proposed system represents the relation among metadata, the relation among real data, and the relation between metadata and real data as Topic Map. The represented Topic Map proposes a method to reduce the changing relation among real data caused by the relation among metadata.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1637-1646
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2009
Recently many researchers have been studying various methods for data integration. Among the integration methods that the researchers have studied, there are a method using metadata repository, and Topic Map which identifies the relationships between the data. This study suggests Meta-Topic Map to create Topic Map about search keyword by applying metadata and Topic Map, and the XMDR as a way to connect Meta-Topic Map with metadata in the legacy system. Considering the semantic relationship of user's keyword in the legacy system, the Meta-Topic Map provides the Topic Map format and generates the Topic Map about user's keyword. The XMDR performs structural integration through solving the problem of heterogeneity among metadata in the legacy system. The suggested svides isproves the interoperability among existing Relational Database constructed in the legacy system and the search efficiency and is efficient in expanding the system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2008.06a
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pp.309-315
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2008
문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.
There has been many researches in TopicMap and RDF which are approach to handle data efficiently with metadata. However, No researches has been performed to service and implement except for presentation and description. In this paper, We suggest the caching mechanism to support an efficient access of knowledgemap and practical knowledgemap service with implementation of TopicMap system. First, We propose a method to navigate Knowledgemap efficiently that includes advantage of former methods. Then, To transmit TopicMap efficiently, We suggest caching mechanism for knowledgemap. This method is that user will be able to navigate knowledgemap efficiently in the viewpoint of human, not application. Therefor the mechanism doesn't cash topics by logical or physical locality but clustering by information and characteristic value of TopicMap. Lastly, we suggest replace mechanism by using graph structure of TopicMap for efficiency of transmission.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.4
no.1
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pp.43-48
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2023
This study analyzed research trends in the field of ecological research. Data were collected based on a keyword search of the SCI, SSCI, and A&HCI databases from January 2002 to September 2022. The seven keywords, including biodiversity, ecology, ecotourism, species, climate change, ecosystem, restoration, wildlife, were recommended by ecological research experts. Word clouds were created for each of the searched keywords, and topic map analysis was performed. Topic map analysis using biodiversity, climate change, ecology, ecosystem, and restoration each generated 10 topics; topic maps analysis using the ecotourism keyword generated 5 topics; and topic map analysis using the wildlife keyword generated 4 topics. Each topic contained six keywords.
One of core technology in Web 2.0 is tagging, which is applied to multimedia data such as web document of blog, image and video etc widely. But unlike expectation that the tags will be reused in information retrieval and then maximize the retrieval efficiency, unacceptable retrieval results appear owing to toot limitation of tag. In this paper, in the base of preceding research about image retrieval through tag clustering, we design and implement a topic map generation system which is a semantic knowledge system. Finally, tag information in cluster were generated automatically with topics of topic map. The generated topics of topic map are endowed with mean relationship by use of WordNet. Also the topics are endowed with occurrence information suitable for topic pair, and then a topic map with semantic knowledge system can be generated. As the result, the topic map preposed in this paper can be used in not only user's information retrieval demand with semantic navigation but alse convenient and abundant information service.
Topic map typically provide information to user through the selection of topics, that is using only topic, association, occurrence on the first topicmap which is made by domain expert without regard to individual interests or context, for the purpose of supplementation for the weakness which is providing personalized topic map information, personalization has been studied for supporting user preference through preseting of customize, filtering, scope, etc in topic map. Nevertheless, personalization in current topicmap is not enough to user so far. In this paper, we propose a design of PTRS(personalized topicmap ranking system) & algorithm, using both user profile(click through data) and basic element of topic map(topic, association) on knowledge layer in specific domain topicmap, therefore User has strong point that is improvement of personal facilities to user through representation of ranked topicmap information in consideration of user preference using PTRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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